Статья посвящена повышению стабильности биосинтетических процессов в биореакторах пищевой биотехнологии при стохастических возмущениях, обусловленных неоднородностью сырья, дрейфом метаболических характеристик продуцентов, флуктуациями физико-химических условий и эффектами масштабирования, приводящими к градиентам субстрата и кислорода и популяционной гетерогенности. Рассматривается переход от жестких схем регулирования к интеллектуальным контурам, сочетающим робастное управление, адаптацию параметров и цифровые двойники, синхронизированные с объектом по потокам сенсорных данных и поддерживающие сценарное прогнозирование управляющих воздействий до их физической реализации. Методическая часть опирается на вычислительные эксперименты по 150 ферментациям в аппаратах 5 и 100 л для биосинтеза экзополисахаридов Xanthomonas campestris, усложненного высоковязкой средой и нелинейной реологией; регистрировались температура, pH, pO2, оптическая плотность, остаточный субстрат с шагом 1 мин, а возмущения моделировались аддитивным и мультипликативным шумом с заданными спектральными свойствами. Цифровой двойник реализован как гибрид механистической кинетики Моно—Еррусалими и нейросетевого LSTM-модуля, компенсирующего структурную неопределенность; параметры идентифицировались генетическими алгоритмами, а сравнение стратегий ПИД, MPC и адаптивного H∞-регулятора выполнялось по интегральным показателям качества и динамическим метрикам в Монте-Карло сериях (5000 прогонов) при вариациях параметров ±20% и анализе вычислительных задержек в реальном времени. Показано, что при росте шума измерения субстрата до 11,1% среднеквадратическое отклонение концентрации продукта возрастает от 0,458 до 4,892 г/л для ПИД, тогда как адаптивный H∞ удерживает разброс на уровне 0,112–0,492 г/л, демонстрируя существенно более низкую чувствительность, чем MPC. В переходных режимах по pO2 при дрейфе вязкости интеллектуальные регуляторы обеспечивают резкое уменьшение перерегулирования и статической ошибки по сравнению с детерминированными настройками, а гибридный двойник снижает MAPE прогноза биомассы на горизонте 24 ч с 32,45% до 7,89%, сохраняя более устойчивую структуру остатков на средних горизонтах. Отмечены спектральная декорреляция ошибки с внешними возмущениями, отрицательные показатели Ляпунова в рабочем диапазоне и практическая реализуемость алгоритмов на современных контроллерах, что поддерживает их применение для стандартизации качества, оптимизации энергозатрат аэрации и перемешивания и тиражирования на промышленные ферментеры с перспективой интеграции в цифровую инфраструктуру предприятия.
The article is devoted to improving the stability of biosynthetic processes in bioreactors of food biotechnology under stochastic disturbances caused by heterogeneity of raw materials, drift of metabolic characteristics of producers, fluctuations in physico-chemical conditions and scaling effects leading to gradients of substrate and oxygen and population heterogeneity. The transition from rigid control schemes to intelligent circuits is considered, combining robust control, parameter adaptation and digital twins synchronized with the object via sensor data streams and supporting scenario prediction of control actions before their physical implementation. The methodological part is based on computational experiments on 150 fermentations in 5 and 100 L apparatuses for the biosynthesis of Xanthomonas campestris exopolysaccharides, complicated by a highly viscous medium and nonlinear rheology; Temperature, pH, pO2, optical density, and residual substrate were recorded in 1-minute increments, and disturbances were modeled by additive and multiplicative noise with specified spectral properties. The digital twin is implemented as a hybrid of the mechanistic kinetics of Mono—Yerusalimi and a neural network LSTM module that compensates for structural uncertainty.; The parameters were identified by genetic algorithms, and the comparison of the strategies of PID, MPC, and adaptive H∞-regulator was performed using integral quality indicators and dynamic metrics in Monte-Carlo series (5000 runs) with ±20% parameter variations and real-time computational delay analysis. It is shown that as the measurement noise of the substrate increases to 11.1%, the standard deviation of the product concentration increases from 0.458 to 4.892 g/l for PID, while adaptive H∞ keeps the spread at 0.112–0.492 g/l, demonstrating significantly lower sensitivity than MPC. In pO2 transient modes with viscosity drift, intelligent regulators provide a dramatic reduction in overshoot and static error compared to deterministic settings, and the hybrid twin reduces the forecast MAPE of biomass at the 24-hour horizon from 32.45% to 7.89%, while maintaining a more stable residue structure at medium horizons. The spectral decorrelation of the error with external disturbances, negative Lyapunov exponents in the operating range, and the practical feasibility of the algorithms on modern controllers are noted, which supports their use for quality standardization, optimization of aeration and mixing energy costs, and replication to industrial fermenters with the prospect of integration into the digital infrastructure of the enterprise.